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一种改进的相容关系聚类算法
  • ISSN号:1000-386X
  • 期刊名称:计算机应用与软件
  • 时间:2012
  • 页码:69-79
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北方民族大学信息与计算科学学院,宁夏银川750021, [2]郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州450002
  • 相关基金:国家自然科学基金(61163017); 宁夏自然科学基金(NZ11145); 北方民族大学科学研究项目(2010Y039)
  • 相关项目:关系数据约束下的聚类问题研究
中文摘要:

聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究内容。按照数据对象间的关系进行聚类在许多情况具有特殊的意义。提出一种相容关系数据对象的聚类算法。该算法首先对每个数据对象按字典排序,利用相容集的反单调性性质来产生极大相容簇,即通过相容集的连接产生更高层的相容集的候选,再通过剪枝的方法来得到更高层的相容集。该方法可以有效压缩算法的搜索空间,是现有相容关系聚类算法的有益改进和补充。

英文摘要:

Cluster analysis is an important part to study in data mining.It is particularly meaningful to execute clustering according to relations among data objects.The paper puts forward a compatible relation data object clustering algorithm.The algorithm firstly sorts all data objects lexicographically to generate bigger compatible clusters through the anti-monotone property of compatible sets.Then through prune method it obtains higher level compatible sets.The method can efficiently compress the searching space of the algorithm,so that it is a beneficial improvement and complement for present compatible relation clustering algorithms.

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期刊信息
  • 《计算机应用与软件》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海科学院
  • 主办单位:上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
  • 主编:朱三元
  • 地址:上海市愚园路546号
  • 邮编:200040
  • 邮箱:cas@sict.stc.sh.cn
  • 电话:021-62254715 62520070-505
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-386X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1260/TP
  • 邮发代号:4-379
  • 获奖情况:
  • 全国计算机类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27463